АИ бот сопоставления номенклатуры
2000 UAHИщу разработчика для создания ИИ‑бота, который будет обрабатывать клиентские заявки на крепеж и автоматически формировать Excel‑файл (с перспективой интеграции с ERP Делопро).
Задача проекта
Нужно разработать систему, в которой менеджер загружает заявку клиента (текст, фото, Word/Excel), а ИИ‑бот:
распознает позиции, размеры, класс прочности, покрытие, количество и единицы измерения из «сырого» текста клиента;
сопоставляет эти позиции с нашей номенклатурой (каталог товаров компании);
при необходимости использует таблицу соответствий с номенклатурой поставщиков;
переводит количество из клиентских единиц (шт, кг, м, упаковки и т.п.) в наши базовые единицы (например, «100 шт.»);
формирует итоговую таблицу (Excel) в формате, который можно импортировать в ERP Делопро как заказ.
На следующем этапе — вместо Excel должна создаваться заявка/заказ напрямую в Делопро через API.
Формат итоговой таблицы
Нужно сформировать Excel с такими полями (структуру готовы уточнить совместно):
Данные клиента: организация, контактное лицо, телефон, ЕДРПОУ.
Оригинальная заявка:
«Товар в заявке» — как написал клиент (например, «болт 1050», «болт М1050 8 класс»).
«Ед. измерения в заявке» — как указано у клиента (шт, кг, м, уп. и т.п.).
«Кол-во в заявке».
Наша номенклатура:
«Наш товар» — наименование по нашему каталогу.
«ID товара» — внутренний идентификатор из каталога/ERP.
«Ед. измерения (наша)» — базовая единица (например, «100 шт.»).
«Кол-во (наше)» — пересчитанное количество в наших единицах.
Пример:
Клиент: «болт 1050» → Наш товар: «Болт 1050 DIN 933 цб», ID 2451, ед. «100 шт.», кол-во 10.
Клиент: «Болт 1050 8 класс», ед. «кг», кол-во 5 → Наш товар: «Болт 1050 DIN 933 цб 8,8», ID 6652, ед. «100 шт.», кол-во 1,27 (после пересчета из кг).
Особенности сопоставления номенклатуры
Важно учесть специфику:
Один и тот же товар может встречаться в заявках под разными названиями, в разных форматах записи размеров (М10×50, М10*50, 10х50 и т.п.).
Нужно уметь нормализовать эти варианты и находить один и тот же товар в нашем каталоге.
Есть база соответствий нашей номенклатуры и номенклатуры отдельных поставщиков — её нужно использовать для сопоставления.
Есть база истории заказов по конкретным контрагентам.
После идентификации компании желательно подсказывать варианты исходя из того, что она заказывала раньше.
Система должна «учиться» на заявках: запоминать устойчивые формулировки и стиль конкретных клиентов, чтобы со временем повышать точность.
Цикл уточнений и исправлений
Нужен механизм взаимодействия с менеджером:
Если бот не находит позицию или допускает ошибку, менеджер указывает корректировки (например, выбирает товар из списка или меняет позицию вручную).
После правок бот пересобирает таблицу с учетом изменений.
После утверждения таблицы должна быть возможность:
скачать/получить Excel‑файл в нужном формате,
(на следующем этапе) автоматически создать заказ в Делопро.
Технологии и интеграции
Я открыт к предложениям по стеку (возможна реализация на базе 8n8 или аналогичных решений, использование LLM, векторного поиска и т.п.).
Необходимо предусмотреть:
работу с нашим каталогом и базой соответствий (формат: Excel/CSV/БД — обсудим);
подготовку структуры для дальнейшей интеграции с ERP Делопро (через импорт Excel на первом этапе, через API — на следующем).
Что ожидаю от исполнителя
Опыт в разработке систем на базе ИИ/LLM (обработка текстовых заявок, извлечение сущностей, сопоставление с каталогом).
Понимание задач b2b‑оптовой торговли, желательно опыт с номенклатурой (склад, запчасти, крепёж и т.п.).
Умение спроектировать архитектуру: модули, API, базы данных, интеграция с ERP.
Готовность кратко описать:
предполагаемый стек технологий,
подход к обучению/донастройке модели,
примерную схему данных.
В отклике, пожалуйста, укажите:
Примеры похожих проектов (если есть).
Технологии, с которыми вы планируете работать.
Ориентировочные сроки реализации MVP (при условии, что я предоставлю каталог, базы соответствий и примеры заявок).
Отзыв заказчика о сотрудничестве с фрилансером
АИ бот сопоставления номенклатурыРаботает быстро! Надеюсь что не следующих проектах это качество останется
Отзыв фрилансера о сотрудничестве с Evgen Kramarenko
АИ бот сопоставления номенклатурыЕвгений — отличный заказчик с четким пониманием технических задач. Предоставил исчерпывающую документацию (тендерные спецификации, ведомости метизов, фото каталога), что позволило мне максимально быстро настроить архитектуру AI-парсера под его нужды.
Мы успешно завершили первый этап оцифровки и нормализации данных. Все процессы прозрачны, коммуникация на высоте. С удовольствием продолжаю работу над вторым этапом по созданию Matching Engine для 20 000 позиций номенклатуры. Рекомендую к сотрудничеству
-
7 дней27 000 UAH
7 дней27 000 UAH
Здравствуйте, Евгений! У вас именно ERP Делопро - нет учетной системы BAS? Скорее всего, вам необходимо что-то вроде нашего модуля еЦен+ для работы с прайсами поставщиков... В целом, если у вас все-таки есть учетная система BAS - можем быть полезны. Обращайтесь, проконсультируем. Спасибо.
-
5 дней4000 UAH
5 дней4000 UAH
Здравствуйте
Понял задачу. Нужно разработать ии систему которая принимает заявки текст, фото, Word Excel распознает позиции и параметры сопоставляет с вашей номенклатурой использует базу соответствий переводит единицы измерения формирует Excel файл для импорта в Делопро и предусматривает дальнейшую интеграцию через апи.
Для ии можно использовать Ollama локально без отдельного обучения достаточно правильно настроить логику и промпты
Готов приступить
-
1 день8000 UAH
172 1 1 1 день8000 UAH
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений
-
1 день10 000 UAH
296 1 день10 000 UAH
Добрый день. Заинтересовал ваш проект. Смогу реализовать, имею релевантный опыт. Пишите в личные сообщения.
-
7 дней12 000 UAH
351 14 0 7 дней12 000 UAH
Здравствуйте
В последнее время специализируюсь на ИИ - чатботах. Делал несколько ИИ-асистентов для сферы приема заказов на услуги (ассистент адвоката, ассистент стоматолога...).
Ваш проект можно полностью реализовать на n8n. Это удешевляет разработку и делает ее полностью прозрачной для вас. Ориентировочно за неделю сделаем.
-
1 день1000 UAH
220 1 день1000 UAH
Здравствуйте! Я могу спроектировать и реализовать ИИ-систему сопоставления номенклатуры крепежа “заявка клиента → ваш товар → Excel под Делопро”, с циклом уточнений через менеджера и накоплением знаний по клиентам.
1) Архитектура (модули)
A. Ingest (приём заявок):
Текст из письма/мессенджера
Excel/Word (таблицы)
…
PDF/фото/скан (OCR)
Результат: единый “сырой” текст + вложения, привязанные к заявке
B. Extraction (извлечение сущностей):
Выделение строк-позиций
Парсинг атрибутов: тип (болт/гайка/шайба…), размер (М10×50), стандарт (DIN/ISO/ГОСТ), класс прочности (8.8/10.9), покрытие (цб/оцинк/нерж), количество, единицы измерения
Выход: JSON со структурой позиции (строго по схеме)
C. Normalization (нормализация):
Приведение форматов: М10×50 == М10*50 == 10х50
Нормализация покрытий/классов/стандартов
Словари синонимов + правила
D. Matching (сопоставление с каталогом):
1-й проход: точный/правиловый матч (если есть ID/артикул/типовой шаблон)
2-й проход: similarity-поиск по каталогу (векторный)
3-й проход: таблица соответствий поставщиков (если заявка в “их” терминах)
4-й проход: контрагент-подсказки (история заказов, “частые товары”)
Выход: топ-N кандидатов + уверенность + причины выбора
E. Unit Conversion (пересчёт единиц):
Таблица коэффициентов: кг→100 шт для конкретных позиций (через вес/норму)
Поддержка: шт, кг, м, уп, кор, пачка и т.п.
Логи пересчёта (чтобы менеджер видел как получилось)
F. Human-in-the-loop (правки менеджера):
Если не найдено/неуверенно: показываем список кандидатов + фильтры
Менеджер выбирает “правильный наш товар” / корректирует атрибуты / количество / ед.
После “Утвердить” — сохраняем правило соответствия (обучение на правках)
G. Export (выгрузка):
Excel строго по вашему шаблону импорта Делопро
(Этап 2) тот же payload → API Делопро
2) Предлагаемый стек
Backend/API: Python + FastAPI
Хранилище: PostgreSQL (заявки, клиенты, правила, история), S3-совместимое хранилище для файлов
Поиск: Qdrant (или FAISS) для каталога и “похожих позиций”
LLM: structured output + валидация схемы (Pydantic)
OCR: PaddleOCR/Tesseract (в зависимости от качества сканов)
Excel: openpyxl (точная структура)
Интерфейс менеджера: веб (минимально) или Telegram-бот (быстро и удобно)
3) Как система “учится”
Не “дообучаем модель” сразу (это дорого/долго), а делаем практичнее:
Память соответствий: “как этот клиент обычно пишет” → “какой наш товар”
Авто-правила: если одинаковая формулировка встречается N раз и менеджер выбирает один и т
-
3 дня6000 UAH
2991 73 4 2 3 дня6000 UAH
Здравствуйте! Могу сделать такого бота на базе Гугл таблиц с написанием скрипта, который будет обрабатывать все необходимые функции!!!
-
10 дней8000 UAH
312 10 дней8000 UAH
👋 Евгений, привет!
Мы разрабатываем чат-ботов для бизнеса, которые не просто отвечают на сообщения, а становятся частью вашей системы.
Боты интегрируются с:
✅ CRM — для сохранения контактов и истории клиентов,
✅ платежными системами — для мгновенной оплаты,
✅ аналитикой — чтобы вы видели эффективность каждого диалога.
📊 Это позволяет полностью контролировать процесс и автоматизировать рутину.
💬 Готовы обсудить ваш проект и предложить решение, которое сэкономит время и принесет результат.
Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение
Построить модель классификации клиентов1. Есть данные клиентов в Mongo/SQL (примерно 20 000 записей с сырыми данными). 2. Необходимо на их основе построить фичи и модель классификации клиентов на поведенческие группы. 3. Проект выполнить на Python. AI и машинное обучение, Python ∙ 12 часов 55 минут назад ∙ 23 ставки |
Інтеграція в CRM модулів сканерів стоматологій
27 000 UAH
Мы разработали CRM систему для взаимодействия с зубными врачами и лабораториями. Нужно интегрировать сервисы iTero, sirona, medit и др чтобы подтягивались файлы автоматически AI и машинное обучение, Java ∙ 14 часов 40 минут назад ∙ 15 ставок |
Создать команду AI агентовХочу создавать себе команду AI агентов, которые будут помогать в повседневной жизни, контролировать бизнес процессы, анализировать отчеты и тд. AI и машинное обучение ∙ 17 часов 1 минута назад ∙ 20 ставок |
ИТ Автоматизация ведения VAT-отчетности
10 000 UAH
Необходимо разработать систему для автоматизации переноса данных о продажах из CRM в бухгалтерскую систему Wafeq. Система должна импортировать банковские и платежные отчеты, автоматически сверять платежи с инвойсами, формировать инвойсы для VAT-отчетности и минимизировать ручную… AI и машинное обучение, Python ∙ 18 часов 19 минут назад ∙ 31 ставка |
Разработка AI-агента по продажам для интернет-магазина на PrestaShop 1.6 с интеграцией KeyCRMИщем разработчика или небольшую команду для создания AI-консультанта по продажам для интернет-магазина учебной литературы. Сайт работает на PrestaShop 1.6, CRM — KeyCRM. Нужен не обычный чат-бот с готовыми ответами, а AI-продавец, который поможет клиенту подобрать нужные книги и… AI и машинное обучение, Интернет-магазины и электронная коммерция ∙ 23 часа 34 минуты назад ∙ 36 ставок |
Киев